생성 AI 응용 프로그램 이해하기

완료됨

생성 AI 애플리케이션은 언어 모델을 사용하여 빌드됩니다. 이러한 언어 모델은 사용자와 생성 AI 간의 상호 작용의 '앱 논리' 구성 요소를 지원합니다.

도우미를 이해하기

생성형 AI는 종종 사용자가 정보를 찾고 효율적으로 작업을 수행하는 데 도움이 되는 애플리케이션에 통합된 채팅 기반 도우미로 나타납니다. 이러한 애플리케이션의 한 예로는 실시간 인텔리전스와 지원을 제공하여 업무 경험을 향상시키도록 설계된 AI 기반 생산성 도구인 Microsoft Copilot이 있습니다.

비고

Microsoft Copilot는 광범위한 Microsoft 애플리케이션 및 사용자 환경에 통합된 생성 AI 기반 도우미입니다. 비즈니스 사용자는 Microsoft Copilot를 사용하여 AI 생성 콘텐츠 및 작업 자동화를 통해 생산성과 창의성을 높일 수 있습니다. 개발자는 Copilot를 비즈니스 프로세스 및 데이터에 통합하는 플러그 인을 만들어 Microsoft Copilot를 확장하거나, 앱 및 서비스에 생성 AI 기능을 빌드하는 부조종사 같은 에이전트를 만들 수도 있습니다. 여기에서 Microsoft Copilot에 대해 광범위하게 알아볼 수 있습니다.

에이전트를 이해하다

몇 가지 예로 세금 신고 또는 배송 준비 조정과 같은 작업을 실행할 수 있는 생성 AI를 에이전트라고 합니다. 에이전트는 사용자 입력에 응답하거나 상황을 자율적으로 평가하고 적절한 조치를 취할 수 있는 애플리케이션입니다. 이러한 조치는 일련의 작업에 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, "임원 도우미" 에이전트는 사용자의 일정에 있는 모임 장소에 대한 세부 정보를 제공한 다음, 맵을 첨부하거나 택시나 승차 공유 서비스 예약을 자동화하여 사용자가 해당 장소로 이동하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

에이전트에는 다음 세 가지 주요 구성 요소가 포함됩니다.

• 추론 및 언어 이해를 지원하는 언어 모델
• 에이전트의 목표, 동작 및 제약 조건을 정의하는 지침
• 에이전트가 작업을 완료할 수 있도록 하는 도구 또는 함수

비고

오늘날의 AI 솔루션에는 종종 도우미, 에이전트 및 기타 AI 기능의 조합이 포함되어 있습니다. 통합 솔루션에서 효율적으로 함께 작동하도록 모델, 데이터 원본, 도구 및 워크플로와 같은 여러 AI 구성 요소를 조정하고 관리하는 프로세스를 오케스트레이션이라고 합니다.

생성 AI 애플리케이션을 이해하기 위한 프레임워크 사용

다양한 생성형 AI 애플리케이션을 생각하는 한 가지 방법은 이를 버킷으로 그룹화하는 것입니다. 일반적으로 산업 및 개인 생성 AI를 세 개의 버킷으로 분류할 수 있습니다. 각 버킷에는 즉시 사용할 수 있는 애플리케이션, 확장 가능한 애플리케이션 및 기초에서 빌드하는 애플리케이션 등 더 많은 사용자 지정이 필요합니다.

범주	설명
즉시 사용	이러한 애플리케이션은 즉시 사용할 수 있는 생성 AI 애플리케이션입니다. 이 도구를 활용하기 위해 사용자 쪽에서 어떠한 프로그래밍 작업도 필요하지 않습니다. 간단히 도우미에게 질문을 하는 것부터 시작해 보세요.
확장 가능한	일부 즉시 사용할 수 있는 애플리케이션은 사용자 고유의 데이터를 사용하여 확장할 수도 있습니다. 이러한 사용자 지정을 통해 도우미는 특정 비즈니스 프로세스나 작업을 더 잘 지원할 수 있습니다. Microsoft Copilot은 즉시 사용 가능하고 확장 가능한 기술의 예입니다.
기초에서 빌드하는 애플리케이션	언어 모델부터 시작하여 에이전트 기능이 있는 도우미와 자체 도우미를 직접 빌드할 수 있습니다.

종종 서비스를 사용하여 생성 AI 애플리케이션을 확장하거나 빌드합니다. 이러한 서비스는 생성형 AI 모델을 개발, 학습, 배포하는 데 필요한 인프라, 도구, 프레임워크를 제공합니다. 예를 들어 Microsoft는 다른 모델에서 AI를 빌드하기 위해 Microsoft 365 Copilot 및 Microsoft Microsoft Foundry를 확장하는 Copilot Studio와 같은 서비스를 제공합니다.

다음으로, 생성 AI 애플리케이션을 확장하고 빌드하는 데 사용되는 도구를 살펴보겠습니다.